brier_cv <- mean(cv$results$index[,"Brier"]) brier_cv

时间: 2024-03-29 19:36:51 浏览: 127
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CV_CV模型_

star5星 · 资源好评率100%
根据您的提问，我可以猜测您正在讨论机器学习中的分类问题评估指标Brier分数。这段代码计算了交叉验证过程中所有折的Brier分数的平均值，并将结果存储在brier_cv变量中。其中，cv是一个交叉验证对象，results是交叉验证的结果，index是每个折的评估指标值。如果您有任何进一步的问题，欢迎继续提问。
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from matplotlib.gridspec import GridSpec from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV from sklearn.calibration import CalibrationDisplay fig = plt.figure(figsize=(17, 20),dpi=600) gs = GridSpec(4, 3) colors = plt.cm.get_cmap("Dark2") ax_calibration_curve = fig.add_subplot(gs[:2, :2]) calibration_displays = {} brier = score_df.iloc[:,0] #print(brier) for i, (clf, name) in enumerate(clf_list): clf.fit(X, Y) display = CalibrationDisplay.from_estimator( clf, X_test, Y_test, n_bins=5, name=name+'('+str(round(brier[i],2))+')', ax=ax_calibration_curve, color=colors(i), linewidth = 3 ) calibration_displays[name] = display ax_calibration_curve.grid() ax_calibration_curve.legend(fontsize = 18) plt.xlabel(xlabel = 'Mean predicted probablity', fontsize = 18) plt.ylabel(ylabel = 'Fraction positive', fontsize = 18) ax_calibration_curve.legend(fontsize = 14,loc='upper left') plt.tick_params(labelsize=18) plt.grid(None) ax_calibration_curve.set_title("Calibration plots", fontsize = 22) plt.savefig(r'C:\Users\rena666\Desktop\近期任务\乃吾\Acali.jpg',bbox_inches ='tight')

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fit <- CoxBoost(train[,'month'], train[,'OS'], as.matrix(train[,-c(0:2)]), stepno=200, sf.scheme=c("sigmoid"), criterion="hscore") summary(fit) data = read.csv("val.csv",sep = ",", header = T) validation = data step.logplik = predict(fit, newdata = as.matrix(validation[,-c(1:2)]), newtime = validation[,'month'], newstatus = validation[,'OS'], as.step = 0:300, typr = "logplik") step.logplik针对这个代码如何继续求brier score

在计算Brier Score之前，需要对step.logplik进行处理来获得模型预测的生存概率。可以使用以下代码： probs <- exp(-step.logplik/365.25) 这里将step.logplik除以365.25，是因为step.logplik的单位...

brier_efron <- function(y_train_true, y_train_pred, y_newdata, y_newdata_pred, times){ baseline <- base_efron(y_train_true, y_train_pred) y_newdata <- data.frame(y_newdata) colnames(y_newdata) = c("time","event") new_index <- order(y_newdata$time) y_newdata <- y_newdata[new_index,] y_newdata_pred <- y_newdata_pred[new_index,] Y_x = sapply(times, function(x){as.integer(y_newdata$time > x)}) ipcw <- pec::ipcw(formula = as.formula(Surv(time, event) ~ 1), data = y_newdata, method = "marginal", times = times, subjectTimes = y_newdata$time, subjectTimesLag = 1) G_t = ipcw$IPCW.times G_x = ipcw$IPCW.subjectTimes W_x = matrix(NA, nrow = nrow(y_newdata), ncol = length(times)) for (t in 1:length(times)) { W_x[,t] = (1-Y_x[,t])*y_newdata$event/G_x + Y_x[,t]/G_t[t] } Lambda_t = sapply(times, function(x){baseline$cumhazard$hazard[sum(baseline$cumhazard$time <= x)] }) S_x = exp(-1 * exp(y_newdata_pred) %*% matrix(Lambda_t, nrow = 1)) BS_t = sapply(1:length(times), function(x) {mean(W_x[,x] * (Y_x[,x] - S_x[,x])^2)}) return(list(bs = data.frame(time=times, bs=BS_t))) } 改成python代码

Lambda_t = [baseline.baseline_hazard_[baseline.baseline_survival_.index(baseline.baseline_survival_.index <= x)].sum() for x in times] S_x = np.exp(-np.exp(y_newdata_pred) @ np.array(Lambda_t)) BS...

predicted_surv <- predict(fit, newdata = validation, type = "response") predicted_surv <- exp(-predicted_surv) test_surv_obj <- Surv(validation$month, validation$OS) brier_score <- survdiff(test_surv_obj ~ predicted_surv)$chisq / length(predicted_surv) brier_score。解释下这些代码，为什么BRIER score是2

最后，通过 survdiff 函数计算出了 Brier 分数 brier_score。 Brier 分数是用来评估生存模型预测准确性的指标，它的取值范围为 0 到 1，值越小代表模型预测越准确。在这里，Brier 分数为 2，这说明模型的预测...

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要获取survsvm.reg模型的Brier Score，可以使用以下代码： 1.首先，使用 predict() 函数来预测模型在测试集上的生存概率： r test.surv.prob <- predict(survsvm.reg, newdata = test, type = "prob") 2....

raise ValueError( ValueError: For evaluating multiple scores, use sklearn.model_selection.cross_validate instead. ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'balanced_accuracy', 'completeness_score', 'explained_variance', 'f1', 'f1_macro', 'f1_micro', 'f1_samples', 'f1_weighted', 'fowlkes_mallows_score', 'homogeneity_score', 'jaccard', 'jaccard_macro', 'jaccard_micro', 'jaccard_samples', 'jaccard_weighted', 'matthews_corrcoef', 'max_error', 'mutual_info_score', 'neg_brier_score', 'neg_log_loss', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_mean_absolute_percentage_error', 'neg_mean_gamma_deviance', 'neg_mean_poisson_deviance', 'neg_mean_squared_error', 'neg_mean_squared_log_error', 'neg_median_absolute_error', 'neg_negative_likelihood_ratio', 'neg_root_mean_squared_error', 'normalized_mutual_info_score', 'positive_likelihood_ratio', 'precision', 'precision_macro', 'precision_micro', 'precision_samples', 'precision_weighted', 'r2', 'rand_score', 'recall', 'recall_macro', 'recall_micro', 'recall_samples', 'recall_weighted', 'roc_auc', 'roc_auc_ovo', 'roc_auc_ovo_weighted', 'roc_auc_ovr', 'roc_auc_ovr_weighted', 'top_k_accuracy', 'v_measure_score'] was passed.

这个错误是因为你在调用某个函数时传入了多个评估指标，而该函数不支持同时对多个指标进行评估。建议使用 sklearn.model_selection.cross_validate 函数来对多个指标进行评估。你可以将评估指标作为参数传递给该函数...

# 拟合GBM模型 gbm.model <- gbm(x = lung[, -c(1, 2)], y = lung.surv, distribution = "coxph") # 生成预测生存曲线的函数 predict_survival_func <- function(model, newdata) { predict.gbm(model, newdata = newdata, n.trees = 1000, type = "response") } # 计算integrated brier score ibs <- integrated_brier_score(lung.surv, predict_survival_func, model = gbm.model) ibs拆开详细讲解

最后，使用了一个名为integrated_brier_score()的函数来计算综合Brier分数（Integrated Brier Score，IBS）。这个函数需要传入三个参数： - lung.surv，即生存时间数据集； - predict_survival_func，即预测...

按照你刚才给我的代码算GBM模型的Brier Score，报错> brier_score=cindex(predicted_surv,test_surv_obj) Error in if (!(formula.names[1] == "~") || (match("$", formula.names, : missing value where TRUE/FALSE needed

这个错误提示是因为函数cindex()出现了缺失值。...brier_score <- cindex(predicted_surv, test_surv_obj) 注意，删除缺失值会改变原始数据集的大小和内容，因此在进行删除操作之前，需要谨慎考虑。

对于用R语言建立的GBM模型，fit <- gbm(formula = Surv(month,OS)~., data = traingbm, distribution = 'coxph', n.trees = 3000, interaction.depth = 3, n.minobsinnode = 10, shrinkage = 0.001, cv = 10, bag.fraction = 0.5)，如何求得Brier score

在R语言中，可以使用 pec 包中的 pec::pec_cindex 函数来计算 Brier score。 首先，需要使用 gbm.predict 函数来预测生存概率，以及使用 Surv 函数将生存时间和事件转换为适合 Cox 模型的格式。具体代码...

Model Likelihood Discrimination Rank Discrim. Ratio Test Indexes Indexes Obs 211 LR chi2 132.62 R2 0.718 C 0.960 0 165 d.f. 5 R2(5,211)0.454 Dxy 0.921 1 46 Pr(> chi2) <0.0001 R2(5,107.9)0.694 gamma 0.925 max |deriv| 2e-06 Brier 0.063 tau-a 0.315

这是一个统计模型的输出结果，用于评估模型的拟合程度和预测能力。根据这些指标，模型的似然比测试...模型的其他指标如R方为0.718，Brier分数为0.063，tau-a系数为0.315，说明模型在拟合程度和预测准确性方面表现良好。

brier <- brier_efron(y_train_true = y_dat, y_train_pred = y_dat_pred, y_newdata = y_val, y_newdata_pred = y_val_pred, times = c(1:10)) brier$bs改成python

Lambda_t = [baseline.baseline_hazard_[baseline.baseline_survival_.index(baseline.baseline_survival_.index <= x)].sum() for x in times] S_x = np.exp(-np.exp(y_newdata_pred) @ np.array(Lambda_t)) BS...

['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'balanced_accuracy', 'completeness_score', 'explained_variance', 'f1', 'f1_macro', 'f1_micro', 'f1_samples', 'f1_weighted', 'fowlkes_mallows_score', 'homogeneity_score', 'jaccard', 'jaccard_macro', 'jaccard_micro', 'jaccard_samples', 'jaccard_weighted', 'matthews_corrcoef', 'max_error', 'mutual_info_score', 'neg_brier_score', 'neg_log_loss', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_mean_absolute_percentage_error', 'neg_mean_gamma_deviance', 'neg_mean_poisson_deviance', 'neg_mean_squared_error', 'neg_mean_squared_log_error', 'neg_median_absolute_error', 'neg_negative_likelihood_ratio', 'neg_root_mean_squared_error', 'normalized_mutual_info_score', 'positive_likelihood_ratio', 'precision', 'precision_macro', 'precision_micro', 'precision_samples', 'precision_weighted', 'r2', 'rand_score', 'recall', 'recall_macro', 'recall_micro', 'recall_samples', 'recall_weighted', 'roc_auc', 'roc_auc_ovo', 'roc_auc_ovo_weighted', 'roc_auc_ovr', 'roc_auc_ovr_weighted', 'top_k_accuracy', 'v_measure_score']哪些适合xgboost回归

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